Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-16T13:17:01Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2304908 bytes, checksum: 271eaf53cd7aa8cf16b5876ac5c7a2e5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T13:17:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2304908 bytes, checksum: 271eaf53cd7aa8cf16b5876ac5c7a2e5 (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 / This paper discribes the construction of two Matheuristics based on Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization in order to solve the Availability of Cost Problem Resources with Multi-Modes. Inspired by the need to balance the use of renawable resources with the total time (makespan), by scheduling the activities with its various implementations executions modes present in the project. Tests show the effectiveness in te use of mathematical programming adapted to the Genetic Algorithm. / Este trabalho descreve a construção de duas Matheurística baseadas em Algoritmos Genéticos e na Otimização por Enxame de Partícula, afim de solucionar o Problema de Custo de Disponibilidade de Recursos com Múltiplos Modos. Inspirado na necessidade de balancear a utilização de recursos renováveis com o tempo total (makespan), através do escalonamento das atividades com seus diversos modos de execução presentes no projeto. Testes revelam a eficácia na utilização da programação matemática adaptada com o Algoritmo Genético.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:53:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3056611 bytes, checksum: e73001b52f3f37e092e742b4d599ce04 (MD5) Previous issue date: 2014-02-14 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This dissertation deals with the Pollution-Routing Problem (PRP), a Vehicle Routing Problem (VRP) with environmental considerations, recently introduced in the literature by Bekta ¸s e Laporte (2011). The objective is to minimize operational and environmental costs while respecting route-load constraints and service time windows. Costs are based on driver wages and fuel consumption, which depends on many factors, such as travel distance and vehicle load. Vehicle speeds are additional decision variables of the problem which complement routing decisions. They impact the total cost, the travel times between the locations, and thus the set of feasible routes. We propose a hybrid method that combines a local search-based metaheuristic with an exact approach and a recursive speed-optimization algorithm. Moreover, two other green VRP variants, the Fuel Consumption VRP (FCVRP) and the Energy Minimizing VRP (EMVRP), are addressed. The results obtained compare very favorably with those found in the literature, and many new improved solutions are reported. / Esta dissertação lida com o Pollution-Routing Problem (PRP), i.e. um Problema de Roteamento de Veículos (PRV) com considerações ambientais, recentemente introduzido na literatura por Bekta¸s e Laporte (2011). O objetivo consiste na minimização dos custos operacionais e ambientais, respeitando as restrições de carga dos veículos e janelas de tempo dos clientes. O custo é baseado no salário dos motoristas e no consumo de combustível, que depende de diversos fatores, como distância percorrida e carga transportada. As velocidades dos veículos são variáveis de decisão adicionais que complementam as decisões de roteamento. Tais velocidades interferem diretamente no custo total, nos tempos de viagem, bem como no conjunto de rotas viáveis. Uma abordagem híbrida que combina uma metaheurística baseada em busca local com uma abordagem exata e um algoritmo recursivo para otimizar as velocidades é proposta para solucionar o problema. Além do PRP, outras duas variantes do PRV com considerações ambientais são tratadas: o PRV considerando consumo de combustível e o PRV com minimização de energia. Os resultados obtidos se mostraram bastante favoráveis quando comparados com os melhores da literatura, e diversas soluções melhoradas são reportadas.

As decisões operacionais de produção em uma indústria de fiação são planejadas na prática determinando soluções dos sub-problemas de dimensionamento e sequenciamento de lotes e da mistura de fardos de algodão. As tarefas são: definir o tamanho, a sequência, o tempo e alocação de cada lote de produção e quais fardos de algodão devem ser utilizados na produção. Por si só, os sub-problemas representam grandes desafios no planejamento da produção. Entretanto, para melhor representar o ambiente produtivo e alcançar custos de produção mais baixos, indústrias de processo, como as de fiação, procuram integrar mais e mais seus sub-problemas de planejamento. O objetivo dessa tese é apresentar modelos matemáticos e métodos de solução para auxiliar a tomada de decisão no nível operacional do planejamento da produção. Três formulações matemáticas para o dimensionamento e sequenciamento de lotes em um sistema de dois estágios com produção sincronizada são propostas. Um novo método baseado em programação matemática e metaheurísticas e também desenvolvida para a solucão desse sub-problema. Além disso, a integração das decisões relativas a matéria-prima (fardos de algodão) ao dimensionamento e sequenciamento de lotes é analisada. As novas formulações propostas representam de forma mais realista o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes da indústria de fiação e de indústrias de processo com ambiente produtivo similares. O método de solução encontra boas soluções para o problema e supera outros méodos similares presentes em softwares comerciais. Além disso, o método é geral o suficiente para a solução de outros problemas de otimização. O problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes e mistura comprovou que restrições relativas à qualidade dos fios influenciam os custos e viabilidade do planejamento da produção. O planejamento integrado dessas óperações trata o sistema considerando restrições que se relacionam, definindo planos de produção mais realistas / In the practice of a spinning industry, the operational decisions of the production planning are determined by the hierarchical solution of the lot-sizing and scheduling problem and the blending problem of the cotton bales. The tasks are: to define the size, sequence, timing and allocation of each production lot and to select which cotton bales are used for production. Each of these problems represents a large challenge in planning the production. However, in order to better represent the production environment and to reach lower production costs, process industries (as the spinning industry) are integrating more and more of the production sub-problems into the planning. The aim of this thesis is to propose novel mathematical models and solution methods to assist the decision maker to plan the production at the operational level. Three formulations for the synchronized two-stage lot sizing and scheduling are proposed. A new method based on mathematical programming and metaheuristics is also developed to solve this sub-problem. In addition, the integration of the lot sizing and scheduling with decisions related to the raw materials (cotton bales) is analyzed. The novel models represent a more realistic lot sizing and scheduling for the spinning industry and process industries of similar production environment. The solution method finds good solutions to the mentioned problem and outperforms other state-of-the-art methods incorporated in commercial softwares. Moreover, the method is general enough to solve other optimization problems. The integrated lot-sizing, scheduling and blending prove that constraints related to the yarn quality influence the costs and the feasibility of the production planning. The integrated planning of these operations approaches the system considering the constraint relationship and defines more realistic production plans

As decisões operacionais de produção em uma indústria de fiação são planejadas na prática determinando soluções dos sub-problemas de dimensionamento e sequenciamento de lotes e da mistura de fardos de algodão. As tarefas são: definir o tamanho, a sequência, o tempo e alocação de cada lote de produção e quais fardos de algodão devem ser utilizados na produção. Por si só, os sub-problemas representam grandes desafios no planejamento da produção. Entretanto, para melhor representar o ambiente produtivo e alcançar custos de produção mais baixos, indústrias de processo, como as de fiação, procuram integrar mais e mais seus sub-problemas de planejamento. O objetivo dessa tese é apresentar modelos matemáticos e métodos de solução para auxiliar a tomada de decisão no nível operacional do planejamento da produção. Três formulações matemáticas para o dimensionamento e sequenciamento de lotes em um sistema de dois estágios com produção sincronizada são propostas. Um novo método baseado em programação matemática e metaheurísticas e também desenvolvida para a solucão desse sub-problema. Além disso, a integração das decisões relativas a matéria-prima (fardos de algodão) ao dimensionamento e sequenciamento de lotes é analisada. As novas formulações propostas representam de forma mais realista o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes da indústria de fiação e de indústrias de processo com ambiente produtivo similares. O método de solução encontra boas soluções para o problema e supera outros méodos similares presentes em softwares comerciais. Além disso, o método é geral o suficiente para a solução de outros problemas de otimização. O problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes e mistura comprovou que restrições relativas à qualidade dos fios influenciam os custos e viabilidade do planejamento da produção. O planejamento integrado dessas óperações trata o sistema considerando restrições que se relacionam, definindo planos de produção mais realistas / In the practice of a spinning industry, the operational decisions of the production planning are determined by the hierarchical solution of the lot-sizing and scheduling problem and the blending problem of the cotton bales. The tasks are: to define the size, sequence, timing and allocation of each production lot and to select which cotton bales are used for production. Each of these problems represents a large challenge in planning the production. However, in order to better represent the production environment and to reach lower production costs, process industries (as the spinning industry) are integrating more and more of the production sub-problems into the planning. The aim of this thesis is to propose novel mathematical models and solution methods to assist the decision maker to plan the production at the operational level. Three formulations for the synchronized two-stage lot sizing and scheduling are proposed. A new method based on mathematical programming and metaheuristics is also developed to solve this sub-problem. In addition, the integration of the lot sizing and scheduling with decisions related to the raw materials (cotton bales) is analyzed. The novel models represent a more realistic lot sizing and scheduling for the spinning industry and process industries of similar production environment. The solution method finds good solutions to the mentioned problem and outperforms other state-of-the-art methods incorporated in commercial softwares. Moreover, the method is general enough to solve other optimization problems. The integrated lot-sizing, scheduling and blending prove that constraints related to the yarn quality influence the costs and the feasibility of the production planning. The integrated planning of these operations approaches the system considering the constraint relationship and defines more realistic production plans